WRF：全名是Weather Research and Forecast Model。从名字上就可以看出，WRF的主要面向对象是天气预报和天气研究。WRF中有NMM和ARW两种框架可以选择，可以作为全球模式进行天气预报，也可以作为区域模式进行天气现象的数值模拟。WRF是非静力平衡的数值模式，垂直方向采用eta坐标。
非静力平衡，垂直方向eta坐标，能够满足大部分中尺度的天气研究。最近几年WRF也开始作为区域气候模式使用，一定程度上也是因为eta坐标的特点和里面包含大量的物理参数化方案（WRF的扩展性是这些模式中最好的）。WRF在全球模式下可以进行天气预报。WRF还包含理想模型，从单柱模式到理想飑线到理想台风，WRF的理想模式可以用于理论研究。WRF甚至还包含单独的大气化学模块，可以进行气溶胶的预报等等。WRF还有一个同化系统WRFDA，里面有三维变分，四维变分，集合卡尔曼滤波等等。所以WRF的功能几乎可以覆盖整个大气科学专业本科教学的大部分课程。想学天气学原理，中小尺度天气学吗？可以用WRF模拟个台风分析分析玩玩；想学数值天气预报吗？可以用WRF做预报；想了解同化吗？里面有同化系统；想学气候学吗？WRF可以做区域气候模式；想学动力气象吗？WRF里有理想模型，可以做一些动力学分析。。。
那么为什么只有WRF才有这么多功能？我个人的理解是：1.WRF发展初期，主要针对中尺度天气研究，同时考虑了计算量和计算稳定性，没有像ARPS一样完全针对中小尺度天气研究，所以为后续的扩展提供了可能；2.WRF良好的设计，代码扩展便利；3.作为NCAR主推的模式之一，NCAR强大的科研实力和巨大的科研工具需求为WRF开发了大量的优质资源，比如NCL可以支持WRF输出处理，现在还有pyWRF可以支持WRF输出处理；4.开源且良好的社区，以及很多物理方案都加入到WRF中。
那么怎么样快速入门呢？当然是先找一个问题，然后设计一下实验方案，最后才开始入门学习WRF。这样学习者就可以在WRF的诸多功能中选择自己有需要的部分，然后熟悉调参的过程，模拟分析的过程。当这一个研究问题结束，我想对WRF一定有了初步的了解，那么后面再熟悉不同的功能，甚至不同的数值模式就会很快了。
